Hbase安装和shell客户端操作

简介

HBase 是一个面向列式存储的分布式数据库，其设计思想来源于 Google 的 BigTable 论文。
HBase 底层存储基于 HDFS 实现，集群的管理基于 ZooKeeper 实现。
HBase 良好的分布式架构设计为海量数据的快速存储、随机访问提供了可能，基于数据副本机制和分区机制可以轻松实现在线扩容、缩容和数据容灾，是大数据领域中 Key-Value 数据结构存储最常用的数据库方案
特点

• 易扩展
  

Hbase 的扩展性主要体现在两个方面，一个是基于运算能力（RegionServer） 的扩展，通过增加 RegionSever 节点的数量，提升 Hbase 上层的处理能力；另一个是基于存储能力的扩展（HDFS），通过增加 DataNode 节点数量对存储层的进行扩容，提升 HBase 的数据存储能力。

• 海量存储
  

HBase 作为一个开源的分布式 Key-Value 数据库，其主要作用是面向 PB 级别数据的实时入库和快速随机访问。这主要源于上述易扩展的特点，使得 HBase 通过扩展来存储海量的数据。

• 列式存储
  

Hbase 是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列。列式存储的最大好处就是，其数据在表中是按照某列存储的，这样在查询只需要少数几个字段时，能大大减少读取的数据量。

• 高可靠性
  

WAL 机制保证了数据写入时不会因集群异常而导致写入数据丢失，Replication 机制保证了在集群出现严重的问题时，数据不会发生丢失或损坏。而且 Hbase 底层使用 HDFS，HDFS 本身也有备份。

• 稀疏性
  

在 HBase 的列族中，可以指定任意多的列，为空的列不占用存储空间，表可以设计得非常稀疏。

• 模块组成
  

HBase 可以将数据存储在本地文件系统，也可以存储在 HDFS 文件系统。在生产环境中，HBase 一般运行在HDFS 上，以 HDFS 作为基础的存储设施。HBase 通过 HBase Client 提供的 Java API 来访问 HBase 数据库，以完成数据的写入和读取。HBase 集群主由HMaster、Region Server 和 ZooKeeper 组成。
架构

HBase 系统遵循 Master/Salve 架构，由三种不同类型的组件组成：
client

• 提供了访问hbase的接口
  
• 提供cache缓存提高访问hbase的效率 , 比如region的信息
  

Zookeeper

• 保证任何时候，集群中只有一个 Master；
  
• 存储所有 Region 的寻址入口；
  
• 实时监控 Region Server 的状态，将 Region Server 的上线和下线信息实时通知给 Master；
  
• 存储 HBase 的 Schema，包括有哪些 Table，每个 Table 有哪些 Column Family 等信息。
  

Master

• 为 Region Server 分配 Region；
  
• 负责 Region Server 的负载均衡 ；
  
• 发现失效的 Region Server 并重新分配其上的 Region；
  
• GFS 上的垃圾文件回收；
  
• 处理 Schema 的更新请求
  

Region Server

• Region Server 负责维护 Master 分配给它的 Region ，并处理发送到 Region 上的 IO 请求；
  
• Region Server 负责切分在运行过程中变得过大的 Region
  

安装

因为hbase需要依赖zookeeper和hdfs，所以在安装hbase集群之前需要确保zookeeper和hdfs的环境正常

• 上传压缩包并解压
  
• hbase配置
  

1. # 1.在conf目录下找到hbase-env.sh
2. cd /opt/apps/hbase-2.2.5/conf
3. vi hbase-env.sh
4. # 修改的地方：
5. # 1.1 配置java的环境变量，注意需要将前面的注释打开
6. export JAVA_HOME=/opt/apps/jdk1.8
7. #1.2 hbase中内嵌了一个zookeeper，默认使用的是内置的zoopkeeper，将等号后面的true改成false
8. export HBASE_MANAGES_ZK=false
10. # 2.在 conf目录下找到hbase-site.xml
11. vi hbase-site.xml
12. # 在最下面输入下面的配置文件
13. <configuration>
15. <property>
16. <name>hbase.rootdir</name>
17. <value>hdfs://linux01:8020/hbase</value>
18. </property>
20. <property>
21. <name>hbase.cluster.distributed</name>
22. <value>true</value>
23. </property>
25. <property>
26.   <name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
27.   <value>false</value>
28. </property>
30. <property>
31. <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
32. <value>linux01:2181,linux02:2181,linux03:2181</value>
33. </property>
34. </configuration>
36. # 3.regionservers 配置  启动集群中的Regionserver机器
37. vi regionservers
38. # 输入自己的三台机器域名
39. linux01
40. linux02
41. linux03

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• 集群分发
  

1. for i in 2 3
2. do
3. scp -r hbase-2.2.5/ linux0$i:$PWD
4. done

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• 启动
  

单节点启动：

1. bin/hbase-daemon.sh start master
2. bin/hbase-daemon.sh start regionserver
3. # 提示：如果regionserver无法启动，请先检查下集群之间的节点时间是否同步

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一键启动：

1. bin/start-hbase.sh

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• 验证启动是否成功
  

1. # 1.jps查看
2. [root@linux01 conf]# jps
3. 4305 Jps
4. 2386 QuorumPeerMain
5. 2051 DataNode
6. 3747 HMaster  # 查看HMaster有无进程
7. 1898 NameNode
8. 3934 HRegionServer  # 查看HRegionServer有无进程
10. # 2.通过"linux01:16010"的方式来访问HBase管理页面,进得去代表启动成功

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数据模型

namespace:hbase中没有数据库的概念 , 是使用namespace来达到数据库分类别管理表的作用
table：表，一个表包含多行数据
Row Key (行键):一行数据包含一个唯一标识rowkey、多个column以及对应的值。在HBase中，一张表中所有row都按照rowkey的字典序由小到大排序。
Column Family（列族）:在建表的时候指定，不能够随意的删减，一个列族下面可以有多个列(类似于给列进行分组，相同属性的列是一个组，给这个组取个名字叫列族)
Column Qualifier (列):列族下面的列，一个列必然是属于某一个列族的行
Cell:单元格，由（rowkey、column family、qualifier、type、timestamp，value）组成的结构，其中type表示Put/Delete操作类型，timestamp代表这个cell的版本。KV结构存储，其中rowkey、column family、qualifier、type以及timestamp是K，value字段对应KV结构的V。
Timestamp(时间戳):时间戳，每个cell在写入HBase的时候都会默认分配一个时间戳作为该cell的版本，用户也可以在写入的时候自带时间戳。HBase支持多版本特性，即同一rowkey、column下可以有多个value存在，这些value使用timestamp作为版本号，版本越大，表示数据越新。
shell客户端

1. # 如果配置了环境变量：在任意地方敲 hbase shell
2. # 如果没有配置环境变量，需要在bin目录下./hbase shell
3. hbase shell
5. # 出现如下 代表成功进入了hbase的shell客户端
6. hbase(main):001:0>

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通用命令

status: 查看HBase的状态，例如，服务器的数量。

1. hbase(main):001:0> status
2. 1 active master, 0 backup masters, 3 servers, 0 dead, 0.6667 average load
3. Took 0.3609 seconds

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version: 提供正在使用HBase版本。

1. hbase(main):002:0> version
2. 2.2.5, rf76a601273e834267b55c0cda12474590283fd4c, 2020年 05月 21日 星期四 18:34:40 CST
3. Took 0.0004 seconds

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table_help: 表引用命令提供帮助。

1. 关于表的一些命令参考
2. 如：
3. To read the data out, you can scan the table:
4.   hbase> t.scan
5. which will read all the rows in table 't'.

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whoami: 提供有关用户的信息。

1. hbase(main):004:0> whoami
2. root (auth:SIMPLE)
3.     groups: root
4. Took 0.0098 seconds

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命名空间相关命令

list_namespace：列出所有的命名空间

1. hbase(main):005:0> list_namespace
2. NAMESPACE
3. default
4. hbase
5. 2 row(s)
6. Took 0.0403 seconds

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create_namespace：创建一个命名空间

1. hbase(main):002:0> create_namespace doit
2. NameError: undefined local variable or method 'doit' for main:Object
4. # 名称需要加上引号
5. hbase(main):003:0> create_namespace 'doit'
6. Took 0.2648 seconds

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describe_namespace：描述一个命名空间

1. hbase(main):004:0> describe_namespace 'doit'
2. DESCRIPTION
3. {NAME => 'doit'}
4. Quota is disabled
5. Took 0.0710 seconds

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drop_namespace：删除一个命名空间

1. # 注意 ：只能删除空的命名空间，如果里面有表是删除不了的
2. hbase(main):005:0> drop_namespace 'doit'
3. Took 0.2461 seconds
5. # 命名空间不为空的话
6. hbase(main):035:0> drop_namespace 'doit'
8. ERROR: org.apache.hadoop.hbase.constraint.ConstraintException: Only empty namespaces can be removed. Namespace doit has 1 tables
9.         at org.apache.hadoop.hbase.master.procedure.DeleteNamespaceProcedure.prepareDelete(DeleteNamespaceProcedure.java:217)
10.         at org.apache.hadoop.hbase.master.procedure.DeleteNamespaceProcedure.executeFromState(DeleteNamespaceProcedure.java:78)
11.         at org.apache.hadoop.hbase.master.procedure.DeleteNamespaceProcedure.executeFromState(DeleteNamespaceProcedure.java:45)
12.         at org.apache.hadoop.hbase.procedure2.StateMachineProcedure.execute(StateMachineProcedure.java:194)
13.         at org.apache.hadoop.hbase.procedure2.Procedure.doExecute(Procedure.java:962)
14.         at org.apache.hadoop.hbase.procedure2.ProcedureExecutor.execProcedure(ProcedureExecutor.java:1662)
15.         at org.apache.hadoop.hbase.procedure2.ProcedureExecutor.executeProcedure(ProcedureExecutor.java:1409)
16.         at org.apache.hadoop.hbase.procedure2.ProcedureExecutor.access$1100(ProcedureExecutor.java:78)
17.         at org.apache.hadoop.hbase.procedure2.ProcedureExecutor$WorkerThread.run(ProcedureExecutor.java:1979)
19. For usage try 'help "drop_namespace"'
21. Took 0.1448 seconds     

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alter_namespace：修改namespace其中属性

1. hbase(main):038:0> alter_namespace 'doit',{METHOD => 'set', 'PROPERTY_NAME' => 'PROPERTY_VALUE'}
2. Took 0.2491 seconds

复制代码

list_namespace_tables:列出一个命名空间下所有的表

1. hbase(main):037:0> list_namespace_tables 'doit'
2. TABLE
3. user
4. 1 row(s)
5. Took 0.0372 seconds
6. => ["user"]

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DDL相关命令

list:列举出默认名称空间下所有的表

1. hbase(main):001:0> list
2. TABLE
3. doit:user
4. 1 row(s)
5. Took 0.3187 seconds
6. => ["doit:user"]

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create:建表

1. create ‘xx:t1’,{NAME=>‘f1’,VERSION=>5}
2. # 创建表t1并指明命名空间xx
3. # {NAME} f1指的是列族
4. # VERSION 表示版本数
5. # 多个列族f1、f2、f3
6. create ‘t2’,{NAME=>‘f1’},{NAME=>‘f2’},{NAME=>‘f3’}
8. hbase(main):003:0> create 'doit:student' 'f1','f2','f3'
9. Created table doit:studentf1
10. Took 1.2999 seconds
11. => Hbase::Table - doit:studentf1
14. # 创建表得时候预分region
15. hbase(main):106:0> create 'doit:test','f1', SPLITS => ['rowkey_010','rowkey_020','rowkey_030','rowkey_040']
16. Created table doit:test
17. Took 1.3133 seconds
18. => Hbase::Table - doit:test

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drop:删除表

1. hbase(main):006:0> drop 'doit:studentf1'
3. ERROR: Table doit:studentf1 is enabled. Disable it first.
5. For usage try 'help "drop"'
7. Took 0.0242 seconds
9. # 注意：删除表之前需要禁用表
10. hbase(main):007:0> disable 'doit:studentf1'
11. Took 0.7809 seconds
12. hbase(main):008:0> drop 'doit:studentf1'
13. Took 0.2365 seconds

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drop_all：丢弃在命令中给出匹配“regex”的表

1. hbase(main):023:0> disable_all 'doit:student.*'
2. doit:student1
3. doit:student2
4. doit:student3
5. doit:studentf1
7. Disable the above 4 tables (y/n)?
8. y
9. 4 tables successfully disabled
10. Took 4.3497 seconds
11. hbase(main):024:0> drop_all 'doit:student.*'
12. doit:student1
13. doit:student2
14. doit:student3
15. doit:studentf1
17. Drop the above 4 tables (y/n)?
18. y
19. 4 tables successfully dropped
20. Took 2.4258 seconds

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disable：禁用表

1. # 删除表之前必须先禁用表
2. hbase(main):007:0> disable 'doit:studentf1'
3. Took 0.7809 seconds

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disable_all：禁用在命令中给出匹配“regex”的表

1. hbase(main):023:0> disable_all 'doit:student.*'
2. doit:student1
3. doit:student2
4. doit:student3
5. doit:studentf1
7. Disable the above 4 tables (y/n)?
8. y
9. 4 tables successfully disabled
10. Took 4.3497 seconds

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enable：启用表

1. hbase(main):007:0> enable 'doit:student'
2. Took 0.7809 seconds

复制代码

enable_all：启用在命令中给出匹配“regex”的表

1. hbase(main):032:0> enable_all 'doit:student.*'
2. doit:student
3. doit:student1
4. doit:student2
5. doit:student3
6. doit:student4
8. Enable the above 5 tables (y/n)?
9. y
10. 5 tables successfully enabled
11. Took 5.0114 seconds

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is_enabled：判断该表是否是启用的表

1. hbase(main):034:0> is_enabled 'doit:student'
2. true
3. Took 0.0065 seconds
4. => true

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is_disabled：判断该表是否是禁用的表

1. hbase(main):035:0> is_disabled 'doit:student'
2. false
3. Took 0.0046 seconds
4. => 1

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describe：描述这张表

1. hbase(main):038:0> describe 'doit:student'
2. Table doit:student is ENABLED
3. doit:student
4. COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
5. {NAME => 'f1', VERSIONS => '1', EVICT_BLOCKS_ON_CLOSE => 'false', NEW_VERSION_BEHAVIOR => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', CACHE_DATA_ON_WRITE => 'false', DATA_BLO
6. CK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', MIN_VERSIONS => '0', REPLICATION_SCOPE => '0', BLOOMFILTER => 'ROW', CACHE_INDEX_ON_WRITE => 'false', IN_MEMORY => 'false', CACHE
7. _BLOOMS_ON_WRITE => 'false', PREFETCH_BLOCKS_ON_OPEN => 'false', COMPRESSION => 'NONE', BLOCKCACHE => 'true', BLOCKSIZE => '65536'}
9. {NAME => 'f2', VERSIONS => '1', EVICT_BLOCKS_ON_CLOSE => 'false', NEW_VERSION_BEHAVIOR => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', CACHE_DATA_ON_WRITE => 'false', DATA_BLO
10. CK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', MIN_VERSIONS => '0', REPLICATION_SCOPE => '0', BLOOMFILTER => 'ROW', CACHE_INDEX_ON_WRITE => 'false', IN_MEMORY => 'false', CACHE
11. _BLOOMS_ON_WRITE => 'false', PREFETCH_BLOCKS_ON_OPEN => 'false', COMPRESSION => 'NONE', BLOCKCACHE => 'true', BLOCKSIZE => '65536'}
13. {NAME => 'f3', VERSIONS => '1', EVICT_BLOCKS_ON_CLOSE => 'false', NEW_VERSION_BEHAVIOR => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', CACHE_DATA_ON_WRITE => 'false', DATA_BLO
14. CK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', MIN_VERSIONS => '0', REPLICATION_SCOPE => '0', BLOOMFILTER => 'ROW', CACHE_INDEX_ON_WRITE => 'false', IN_MEMORY => 'false', CACHE
15. _BLOOMS_ON_WRITE => 'false', PREFETCH_BLOCKS_ON_OPEN => 'false', COMPRESSION => 'NONE', BLOCKCACHE => 'true', BLOCKSIZE => '65536'}
17. 3 row(s)
19. QUOTAS
20. 0 row(s)
21. Took 0.0349 seconds
23. # VERSIONS => '1',  -- 版本数量
24. # EVICT_BLOCKS_ON_CLOSE => 'false',
25. # NEW_VERSION_BEHAVIOR => 'false',
26. # KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE',  保留删除的单元格
27. # CACHE_DATA_ON_WRITE => 'false',
28. # DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE',
29. # TTL => 'FOREVER', -- 过期时间
30. # MIN_VERSIONS => '0', -- 最小版本数
31. # REPLICATION_SCOPE => '0',
32. # BLOOMFILTER => 'ROW',  --布隆过滤器
33. # CACHE_INDEX_ON_WRITE => 'false',
34. # IN_MEMORY => 'false', -- 内存中
35. # CACHE_BLOOMS_ON_WRITE => 'false', --布隆过滤器
36. # PREFETCH_BLOCKS_ON_OPEN => 'false',
37. # COMPRESSION => 'NONE',  -- 压缩格式
38. # BLOCKCACHE => 'true',   -- 块缓存
39. # BLOCKSIZE => '65536'  -- 块大小

复制代码

alter：修改表里面的属性

1. hbase(main):040:0> alter 'doit:student', NAME => 'cf1', VERSIONS => 5, TTL => 10
2. Updating all regions with the new schema...
3. 1/1 regions updated.
4. Done.
5. Took 2.1406 seconds

复制代码

alter_async：直接操作不等待，和上面的alter功能一样

1. hbase(main):059:0> alter_async 'doit:student', NAME => 'cf1', VERSIONS => 5, TTL => 10
2. Took 1.0268 seconds

复制代码

alter_status：获取alter命令的执行状态

1. hbase(main):060:0> alter_status 'doit:student'
2. 1/1 regions updated.
3. Done.
4. Took 1.0078 seconds

复制代码

list_regions：列出一个表中所有的region

1. Examples:
2. hbase> list_regions 'table_name'
3. hbase> list_regions 'table_name', 'server_name'
4. hbase> list_regions 'table_name', {SERVER_NAME => 'server_name', LOCALITY_THRESHOLD => 0.8}
5. hbase> list_regions 'table_name', {SERVER_NAME => 'server_name', LOCALITY_THRESHOLD => 0.8}, ['SERVER_NAME']
6. hbase> list_regions 'table_name', {}, ['SERVER_NAME', 'start_key']
7. hbase> list_regions 'table_name', '', ['SERVER_NAME', 'start_key']
9. hbase(main):045:0> list_regions 'doit:student'
10.                  SERVER_NAME |                                                   REGION_NAME |  START_KEY |    END_KEY |  SIZE |   REQ |   LOCALITY |
11. --------------------------- | ------------------------------------------------------------- | ---------- | ---------- | ----- | ----- | ---------- |
12. linux02,16020,1683636566738 | doit:student,,1683642944714.39f7c8772bc476c4d38c663e879d50da. |            |            |     0 |     0 |        0.0 |
13. 1 rows
14. Took 0.0145 seconds

复制代码

locate_region：通过表名和row名方式获取region

1. hbase(main):062:0> locate_region 'doit:student', 'key0'
2. HOST                                            REGION
3. linux02:16020                                  {ENCODED => 39f7c8772bc476c4d38c663e879d50da, NAME => 'doit:student,,1683642944714.39f7c8772bc476c4d38c663e879d50da.', STARTKEY => '', ENDK
4.                                                 EY => ''}
5. 1 row(s)
6. Took 0.0027 seconds

复制代码

show_filters：显示hbase的所有的过滤器

1. hbase(main):058:0> show_filters
2. DependentColumnFilter
3. KeyOnlyFilter
4. ColumnCountGetFilter
5. SingleColumnValueFilter
6. PrefixFilter
7. SingleColumnValueExcludeFilter
8. FirstKeyOnlyFilter
9. ColumnRangeFilter
10. ColumnValueFilter
11. TimestampsFilter
12. FamilyFilter
13. QualifierFilter
14. ColumnPrefixFilter
15. RowFilter
16. MultipleColumnPrefixFilter
17. InclusiveStopFilter
18. PageFilter
19. ValueFilter
20. ColumnPaginationFilter
21. Took 0.0035 seconds

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DML相关命令

put插入/更新数据【某一行的某一列】（如果不存在，就插入，如果存在就更新）

1. hbase(main):007:0> put 'doit:user_info' ,'rowkey_001','f1:name','zss'
2. Took 0.0096 seconds
3. hbase(main):008:0> put 'doit:user_info' ,'rowkey_001','f1:age','1'
4. Took 0.0039 seconds
5. hbase(main):009:0> put 'doit:user_info' ,'rowkey_001','f1:gender','male'
6. Took 0.0039 seconds
7. hbase(main):010:0> put 'doit:user_info' ,'rowkey_001','f2:phone_num','98889'
8. Took 0.0040 seconds
9. hbase(main):011:0> put 'doit:user_info' ,'rowkey_001','f2:gender','98889'
11. # 注意：put中需要指定哪个命名空间的那个表，然后rowkey是什么，哪个列族下面的哪个列名，然后值是什么
12. # 一个个的插入，不能一下子插入多个列名的值

复制代码

get：获取一个列族中列这个cell

1. hbase(main):015:0> get 'doit:user_info' ,'rowkey_001','f2:gender'
2. COLUMN                         CELL
3. f2:gender                     timestamp=1683646645379, value=123
4. 1 row(s)
5. Took 0.0242 seconds
7. hbase(main):016:0> get 'doit:user_info' ,'rowkey_001'
8. COLUMN                         CELL
9. f1:age                        timestamp=1683646450598, value=1
10. f1:gender                     timestamp=1683646458847, value=male
11. f1:name                       timestamp=1683646443469, value=zss
12. f2:gender                     timestamp=1683646645379, value=123
13. f2:phone_num                  timestamp=1683646472508, value=98889
14. 1 row(s)
15. Took 0.0129 seconds
17. # 如果遇到中文乱码的问题怎么办呢？在最后加上{'FORMATTER'=>'toString'}参数即可
18. hbase(main):137:0> get 'doit:student','rowkey_001',{'FORMATTER'=>'toString'}
19. COLUMN                            CELL
20. f1:name                          timestamp=1683864047691, value=张三
21. 1 row(s)
22. Took 0.0057 seconds
23. # 注意：get是hbase中查询数据最快的方式，但是只能每次返回一个rowkey的数据

复制代码

scan：扫描表中的所有数据

1. hbase(main):012:0> scan 'doit:user_info'
2. ROW                            COLUMN+CELL
3. rowkey_001                    column=f1:age, timestamp=1683646450598, value=1
4. rowkey_001                    column=f1:gender, timestamp=1683646458847, value=male
5. rowkey_001                    column=f1:name, timestamp=1683646443469, value=zss
6. rowkey_001                    column=f2:gender, timestamp=1683646483495, value=98889
7. rowkey_001                    column=f2:phone_num, timestamp=1683646472508, value=98889
8. 1 row(s)
9. Took 0.1944 seconds
11. scan 'tbname',{Filter（过滤器）}
12. scan 'itcast:t2'
13. #rowkey前缀过滤器
14. scan 'itcast:t2', {ROWPREFIXFILTER => '2021'}
15. scan 'itcast:t2', {ROWPREFIXFILTER => '202101'}
16. #rowkey范围过滤器
17. #STARTROW：从某个rowkey开始，包含，闭区间
18. #STOPROW：到某个rowkey结束，不包含，开区间
19. scan 'itcast:t2',{STARTROW=>'20210101_000'}
20. scan 'itcast:t2',{STARTROW=>'20210201_001'}
21. scan 'itcast:t2',{STARTROW=>'20210101_000',STOPROW=>'20210201_001'}
22. scan 'itcast:t2',{STARTROW=>'20210201_001',STOPROW=>'20210301_007'}
24. #  在Hbase数据检索，==尽量走索引查询：按照Rowkey条件查询==
26. #  尽量避免走全表扫描
28. # 索引查询：有一本新华字典，这本字典可以根据拼音检索，找一个字，先找目录，找字
29. # 全表扫描：有一本新华字典，这本字典没有检索目录，找一个字，一页一页找
31. # ==Hbase所有Rowkey的查询都是前缀匹配==
33. # 如果遇到中文乱码的问题在最后加上{'FORMATTER'=>'toString'}参数即可
34. hbase(main):130:0> scan 'doit:student',{'FORMATTER'=>'toString'}
35. ROW                               COLUMN+CELL
36. rowkey_001                       column=f1:name, timestamp=1683863389259, value=张三
37. 1 row(s)
38. Took 0.0063 seconds

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incr：一般用于自动计数的，不用记住上一次的值，直接做自增

1. # 注意：因为shell往米面设置的value的值是String类型的
2. hbase(main):005:0> incr 'doit:student','rowkey002', 'f1:age'
3. COUNTER VALUE = 1
4. Took 0.1877 seconds
5. hbase(main):006:0> incr 'doit:student','rowkey002', 'f1:age'
6. COUNTER VALUE = 2
7. Took 0.0127 seconds
8. hbase(main):007:0> incr 'doit:student','rowkey002', 'f1:age'
9. COUNTER VALUE = 3
10. Took 0.0079 seconds
11. hbase(main):011:0> incr 'doit:student','rowkey002', 'f1:age'
12. COUNTER VALUE = 4
13. Took 0.0087 seconds

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count：统计一个表里面有多少行数据

1. hbase(main):031:0> count 'doit:user_info'
2. 1 row(s)
3. Took 0.0514 seconds
4. => 1

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delete删除某一行中列对应的值

1. # 删除某一行中列对应的值
2. hbase(main):041:0> delete 'doit:student' ,'rowkey_001','f1:id'
3. Took 0.0152 seconds

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deleteall：删除一行数据

1. # 根据rowkey删除一行数据
2. hbase(main):042:0> deleteall 'doit:student','rowkey_001'
3. Took 0.0065 seconds

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append：追加，假如该列不存在添加新列，存在将值追加到最后

1. # 再原有值得基础上追加值
2. hbase(main):098:0> append 'doit:student','rowkey_001','f1:name','hheda'
3. CURRENT VALUE = zsshheda
4. Took 0.0070 seconds
6. hbase(main):100:0> get 'doit:student','rowkey_001','f1:name'
7. COLUMN                       CELL
8. f1:name                     timestamp=1683861530789, value=zsshheda
9. 1 row(s)
10. Took 0.0057 seconds
12. #注意：如果原来没有这个列，会自动添加一个列，然后将值set进去
13. hbase(main):101:0> append 'doit:student','rowkey_001','f1:name1','hheda'
14. CURRENT VALUE = hheda
15. Took 0.0063 seconds
16. hbase(main):102:0> get 'doit:student','rowkey_001','f1:name1'
17. COLUMN                       CELL
18. f1:name1                    timestamp=1683861631392, value=hheda
19. 1 row(s)
20. Took 0.0063 seconds

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truncate：清空表里面所有的数据

1. # 执行流程
2. # 先disable表
3. # 然后再drop表
4. # 最后重新create表
6. hbase(main):044:0> truncate 'doit:student'
7. Truncating 'doit:student' table (it may take a while):
8. Disabling table...
9. Truncating table...
10. Took 2.5457 seconds

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truncate_preserve:清空表但保留分区

1. hbase(main):008:0> truncate_preserve 'doit:test'
2. Truncating 'doit:test' table (it may take a while):
3. Disabling table...
4. Truncating table...
5. Took 4.1352 seconds
6. hbase(main):009:0> list_regions 'doit:test'
7.                  SERVER_NAME |                                                          REGION_NAME |  START_KEY |    END_KEY |  SIZE |   REQ |   LOCALITY |
8. --------------------------- | -------------------------------------------------------------------- | ---------- | ---------- | ----- | ----- | ---------- |
9. linux03,16020,1684200651855 |           doit:test,,1684205468848.920ae3e043ad95890c4f5693cb663bc5. |            | rowkey_010 |     0 |     0 |        0.0 |
10. linux01,16020,1684205091382 | doit:test,rowkey_010,1684205468848.f8a21615be51f42c562a2338b1efa409. | rowkey_010 | rowkey_020 |     0 |     0 |        0.0 |
11. linux02,16020,1684200651886 | doit:test,rowkey_020,1684205468848.25d62e8cc2fdaecec87234b8d28f0827. | rowkey_020 | rowkey_030 |     0 |     0 |        0.0 |
12. linux03,16020,1684200651855 | doit:test,rowkey_030,1684205468848.2b0468e6643b95159fa6e210fa093e66. | rowkey_030 | rowkey_040 |     0 |     0 |        0.0 |
13. linux01,16020,1684205091382 | doit:test,rowkey_040,1684205468848.fb12c09c7c73cfeff0bf79b5dda076cb. | rowkey_040 |            |     0 |     0 |        0.0 |
14. 5 rows
15. Took 0.1019 seconds

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get_counter：获取计数器

1. hbase(main):017:0> incr 'doit:student','rowkey_001','f1:name2'
2. COUNTER VALUE = 1
3. Took 0.0345 seconds
4. hbase(main):018:0> incr 'doit:student','rowkey_001','f1:name2'
5. COUNTER VALUE = 2
6. Took 0.0066 seconds
7. hbase(main):019:0> incr 'doit:student','rowkey_001','f1:name2'
8. COUNTER VALUE = 3
9. Took 0.0059 seconds
10. hbase(main):020:0> incr 'doit:student','rowkey_001','f1:name2'
11. COUNTER VALUE = 4
12. Took 0.0061 seconds
13. hbase(main):021:0> incr 'doit:student','rowkey_001','f1:name2'
14. COUNTER VALUE = 5
15. Took 0.0064 seconds
16. hbase(main):022:0> incr 'doit:student','rowkey_001','f1:name2'
17. COUNTER VALUE = 6
18. Took 0.0062 seconds
19. hbase(main):023:0> incr 'doit:student','rowkey_001','f1:name2'
20. COUNTER VALUE = 7
21. Took 0.0066 seconds
22. hbase(main):024:0> incr 'doit:student','rowkey_001','f1:name2'
23. COUNTER VALUE = 8
24. Took 0.0059 seconds
25. hbase(main):025:0> incr 'doit:student','rowkey_001','f1:name2'
26. COUNTER VALUE = 9
27. Took 0.0063 seconds
28. hbase(main):026:0> incr 'doit:student','rowkey_001','f1:name2'
29. COUNTER VALUE = 10
30. Took 0.0061 seconds
31. hbase(main):027:0> get_counter 'doit:student','rowkey_001','f1:name2'
32. COUNTER VALUE = 10
33. Took 0.0040 seconds

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get_splits：用于获取表所对应的region数个数

1. hbase(main):148:0> get_splits 'doit:test'
2. Total number of splits = 5
3. rowkey_010
4. rowkey_020
5. rowkey_030
6. rowkey_040
7. Took 0.0120 seconds
8. => ["rowkey_010", "rowkey_020", "rowkey_030", "rowkey_040"]

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